以模仿人类大脑学习机制为原理的强化学习(RL,Reinforcement Learning)正迅速进入人们的视野,它为大规模复杂系统的学习及动态系统的高实时在线控制提供了一套极具前景的解决方案。一个引人注目的成功案例是以Alpha Go为代表的围棋智能:它利用深度强化学习算法实现围棋智能的自我进化,自我超越,打败人类最好的专业棋手。尽管...
2024年10月30日,金融界消息,星凡星启(成都)科技有限公司正式获得了一项与大语言模型相关的重要专利,标题为“基于知识图谱和强化学习的大语言模型任务规划方法”。该专利的获得标志着公司在人工智能领域,特别是在语言处理技术上的又一重要进展,反映了AI技术的快速发展与丰富应用场景。 专利概述:知识图谱与强化学习的结...
行为主义把控制论引入机器学习,最著名的成果是强化学习。强化学习的旗手是 Richard Sutton 教授。近年来Google DeepMind 研究员,把传统强化学习,与深度学习融合,实现了 AlphaGo,战胜当今世界所有人类围棋高手。 DeepMind 前天发表的这篇论文,提议把传统的贝叶斯因果网络和知识图谱,与深度强化学习融合,并梳理了与这个主题相...
7.为了解决上述问题,本公开提出了一种基于强化学习和知识图谱的多轮对话方法及系统,将对话的前文信息依次输入,然后根据自注意力机制获取对话中的重点信息,使得生成的对话具备上下文连贯,语义自洽的特点,利用知识图谱来获取对话中的背景知识,并基于强化学习对背景知识进行筛选,使得在生成的对话具备语言结构丰富,背景知识多...
python自动驾驶强化学习与知识图谱图神经网络 课程简介: 自动驾驶是目前非常热门和非常有前景的技术之一,它被广泛认为是未来交通的主要趋势。Python作为一种流行的编程语言,也被广泛用于自动驾驶技术中。Python具有很多优点,例如易于学习、功能强大、代码简洁等。在本指南中,我们将详细介绍使用Python进行自动驾驶的方法、技术...
强化学习的旗手是Richard Sutton教授。近年来Google DeepMind研究员,把传统强化学习,与深度学习融合,实现了AlphaGo,战胜当今世界所有人类围棋高手。 DeepMind前天发表的这篇论文,提议把传统的贝叶斯因果网络和知识图谱,与深度强化学习融合,并梳理了与这个主题相关的研究进展。
为了缓解上述几个问题,本文基于深度强化学习与知识图谱提出了两个推荐模型,主要工作如下:1.提出了基于深度强化学习Actor-Critic的推荐模型.把用户的历史交互记录按时间排序分组,以会话的形式输入模型.模型的输入包括两个部分,分别是物品序列和相应的行为序列,并且单独建模两个序列的转换模式.对模型中用到的门控循环单元...
强化学习便是将知识图谱多跳推理建模构建成马尔可夫序列决策过程。deeppath对知识图谱进行简单的采样,训练策略网络;并通过手工设计的奖励函数对策略网络进行再训练。deeppath的主要任务是给定一个知识图谱中的实体对(head,tail),使模型推理从entity1到entity2的路径评估模型的主要任务是链接预测和事实预测,也就是说deeppath...
本发明公开了基于关系检测和强化学习的知识图谱推理方法,包括:基于领域知识图谱和实体字典的字符串模糊匹配和基于CNNLSTMCRF的实体识别模型,检测用户输入的问句中的实体,完成实体检测;基于神经网络的语义匹配模型完成关系检测,关系检测模型包括:根据输入的... 许皓天,周柳阳,郑卫国 被引量: 0发表: 2018年 ...
1.本发明的技术方案涉及知识图谱推理的方法,具体地说是基于逻辑规则与强化学习的知识图谱推理方法。背景技术:2.知识图谱采用基于图的数据结构对现实世界的事实进行结构化表示。利用图结构表示的优势,知识图谱在知识问答、语义搜索等自然语言处理任务中发挥着重要的作用。自2012年google推出第一版知识图谱以来,各类知识图谱...